XGBoost预测银行倒闭风险：数维杯优秀论文探索

"这篇论文是关于2022年第七届‘数维杯’大学生数学建模挑战赛的一篇优秀作品，主题为基于XGBoost的银行倒闭风险预测模型。论文通过数据包络分析（DEA）评估银行效率，使用XGBoost、神经网络和二元Logistic回归算法探究银行倒闭风险，对比不同分析方法的效果，并对银行倒闭风险进行预测。" 本文深入探讨了银行倒闭风险预测这一重要议题，旨在通过先进的数据分析方法提高预测准确性，从而降低个人和企业的潜在损失。首先，研究团队运用数据包络分析（DEA）方法，从64项指标中筛选出合适的投入产出指标，通过CCR模型和BBC模型计算银行的综合效率、纯技术效率和规模效率，以确定银行倒闭效率的界限。 其次，论文聚焦于机器学习在风险预测中的应用，对比了神经网络算法、XGBoost和传统的二元Logistic回归模型。XGBoost模型在预测银行倒闭风险方面的表现尤为突出，因此被用于分析影响银行倒闭的最重要因素，并给出特征重要性排序。 在问题3中，研究者对比了DEA分析和机器学习模型在预测银行倒闭效果上的差异，进一步验证了XGBoost模型的优越性。接着，在问题4中，论文选取了2021年数据中的40家银行，通过二次训练模型来预测其他银行的倒闭风险，这为实际风险预警提供了可能。 最后，问题5关注时间序列预测，通过计算指标变动误差率和欧氏距离等指标，构建了银行破产概率的时间序列，并运用线性回归进行预测，以揭示银行倒闭风险的动态变化趋势。 模型的评价与优化部分，作者指出XGBoost模型的优势在于其高预测精度和对复杂关系的捕捉能力，但也提到模型可能存在的局限性，如对数据质量的依赖以及解释性的挑战。 这篇数维杯优秀论文展示了数学建模在金融风险预测领域的强大应用，特别是XGBoost模型在银行倒闭风险预测中的高效性能，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。